青岛近岸海域海水透明度时空变化及与环境因子之间的关系

高 磊，姚海燕，张蒙蒙，鞠 莲，曹 婧

(1.国家海洋局 北海环境监测中心，山东 青岛 266033；2.山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室，山东 青岛 266033)

青岛近岸海域海水透明度时空变化及与环境因子之间的关系

高 磊1,2，姚海燕1,2，张蒙蒙1,2，鞠 莲1,2，曹 婧1,2

(1.国家海洋局 北海环境监测中心，山东 青岛 266033；2.山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室，山东 青岛 266033)

根据2014年3，5，8和10月青岛近岸海域的海洋监测资料，分析了海水透明度的时空分布状况。利用多元线性回归方法，以透明度为因变量，筛选出水深、水温、盐度、硝酸盐、亚硝酸盐、溶解氧和叶绿素a七个影响显著的关键环境因子，建立了最优的多元线性回归统计模型；利用单因子相关性分析方法和曲线拟合分析结果，进一步证明了海水透明度与叶绿素a含量、悬浮物含量及水深呈显著相关，并得出曲线拟合方程。

青岛近岸海域；海水透明度；环境因子；统计分析

0 引言

海水透明度与水色是描述海洋水体光学性质的基本参数，它们与太阳辐射、海水的理化性质、悬浮物成分与含量以及气象状况等有着密切的关系。透明度与相关环境因子的研究，多见于湖泊，海水透明度与影响因子之间的研究较少，且仅限于海水透明度与单因子之间的相关关系，如杨生光 等[1]利用实测数据建立了海水透明度与叶绿素的定量关系，平仲良[2]建立了海水透明度与悬浮体含量的关系。海水透明度与其他环境因子之间的综合关系鲜见报道，透明度是综合反映水体光学透射性能的关键生态指标，并不依赖于某个环境因子，而是多因子共同作用的结果。本研究通过现场调查和对常规监测资料的分析，研究了青岛近岸海域海水透明度的空间分布、季节变化及影响因子，建立了多元线性回归统计模型，筛选出影响海水透明度的关键环境因子。分析研究海水透明度与水色的分布特征对水团分析、流系识别、海洋初级生产力以及区域海洋学研究等都有重要的意义，特别是对透明度与水色时空变化显著的近海区域更为重要。本研究旨在探求海水透明度与其他海洋要素之间的相互关系，为海洋生态保护和管理提供科学依据。

1 数据与方法

分别于2014年3，5，8和10月在青岛近岸海域开展了31个站位的综合调查(图1)，其中29号站5，8和10月缺测，30号站和31号站8月缺测。透明度(SD)采用塞式盘现场测量，监测项目包括水文、气象、水质等因子，样品采集及分析均按《海洋监测规范》(GB17378—2007)中的相关要求进行。本研究在分析海水透明度与环境因子之间的关系时，在单因子分析和多因子回归分析中，纳入的分析因子有y: 透明度(SD) ；X1：水深；X2：水温(T)；X3：风速；X4：盐度(S)；X5：pH值；X6：悬浮物；X7：活性磷酸盐(PO4-P)；X8：铵盐(NH4-N)；X9：硝酸盐(NO3-N)；X10：硅酸盐(SiO3-Si)；X11：亚硝酸盐(NO2-N)；X12：溶解氧(DO)；X13：化学需氧量(COD)；X14：叶绿素a共15个因子，使用SPSS 13.0软件对各采样点测试结果进行统计分析。

图1 调查海域和站位Fig.1 Locations of survey stations

2 结果与讨论

2.1 海水透明度时空变化

青岛近岸海域的海水透明度空间变化特征如图2所示，研究期间，海水透明度均呈现从胶州湾湾内向湾口及湾外升高的空间变化，仅10月胶州湾口有显著的高值区。这是由于湾北部海域为典型的养殖区，水深较浅，有机物丰富[3]；胶州湾西北及东岸，沿岸工农业和生活污水经大沽河、海泊河、墨水河、白沙河和李村河等径流入海[4]，增加了该区域营养盐的含量，尤其增加了悬浮物的质量浓度，因此近岸海域透明度较低。海水透明度与胶州湾海水养殖、河流输入等表现出明显的相关关系。

从时间变化上看，调查海域3，5，8和10月的透明度平均值分别为：2.80，2.68，2.50和1.80 m，呈下降趋势。主要原因是受河流径流输入和浮游植物生长的影响。5—7月为青岛市的雨季，雨水使沿海河流为青岛近海带来大量的营养物质及悬浮物；另外，夏、秋季浮游生物的大量生长也造成了海水透明度下降。

2.2 多因子回归分析

选用2014年胶州湾31个站位4个监测月份的综合调查数据进行分析，以海水透明度(y)为因变量，与其他环境因子作逐步回归分析，得出的回归方程为：

y=-1.552+0.040X1+0.141X4-0.010X6-0.019X7-0.002X9-0.006X11

(1)

式中：y为透明度(m)，X1为水深(m)，X4为盐度，X6为悬浮物质量浓度(mg/L)，X7为活性磷酸盐质量浓度(μg/L)，X9为硝酸盐质量浓度(μg/L)，X11为亚硝酸盐质量浓度(μg/L)。

方程(1)的决定系数R2为0.344，数值较小，因此对回归方法进行优化，采用“向后筛选”方法，逐步剔除Sig较高的变量获得回归方程。模型逐步回归过程中，模型显著性水平一直为极显著，表示方程通过检验，进行回归分析是有效的。逐步剔除Sig较高的变量，直至决定系数R2最大，拟合优度最好。剔除的顺序分别为：铵盐、磷酸盐、硅酸盐、pH值、COD、风速、叶绿素a/悬浮物、硝酸盐，其中在剔除叶绿素a和悬浮物时先分别单独剔除，再同时剔除，最终得到最佳方程，剔除过程见表1。

多元线性回归模型的方程式可写为：

y=-10.886+0.053X1+0.100X2+0.257X4-0.002X9-0.006X11+0.454X12-0.047X14

(2)

式中：y为透明度(m)，X1为水深(m)，X2为水温(℃)，X4为盐度，X9为硝酸盐质量浓度(μg/L)，X11为亚硝酸盐质量浓度(μg/L)，X12为溶解氧含量(mg/L)，X14为叶绿素a质量浓度(μg/L)。

拟合优度最佳的方程中，海水透明度主要与水深、水温、盐度、硝酸盐、亚硝酸盐、溶解氧、叶绿素a呈显著相关性，其中，跟水深、水温、盐度和溶解氧成正相关，跟硝酸盐、亚硝酸盐和叶绿素a呈负相关。悬浮物并未成为拟合优度最佳方程中的自变量，但却是最后一个被剔除的自变量，说明在青岛近岸海域海水中，悬浮物与透明度之间的相关性低于回归方程中的环境要素。

2.3 单因子分析

图2 海水透明度的时空变化Fig.2 Temporal and spatial variations of seawater transparency

除了多环境因子的综合影响作用外，本研究还进行了海水透明度与其他14个因子之间的两两相关性分析(表2)。其中，海水透明度与水深、盐度、DO呈现极显著正相关，与pH值呈现显著正相关；海水透明度与磷酸盐、亚硝酸盐、铵盐、悬浮物、叶绿素a呈现极显著负相关，与硝酸盐呈现显著负相关。这与多元线性回归方程中的结论基本一致。

2.4 海水透明度与环境因子之间的关系

MOREL et al[5]于1977提出将海水分为一类水体和二类水体。后来GORDON et al[6]和SATHYENDRANATH et al[7]作了进一步的修改，在一类水体(大洋水体)中一般只考虑叶绿素a及其降解物褐色素a和碎屑的影响；在二类水体中除了考虑叶绿素外，还要考虑悬浮泥沙及黄色物质的影响。

表1 多元线性回归模型剔除过程Tab.1 The model of multiple linear regression analysis

注：灰色部分为最终选定的模型变量。

表2 海水透明度与其他环境因子相关性分析Tab.2 The correlation analysis between seawater transparency and environmental factors

注：a表示在0.01水平上显著相关；b表示在0.05水平上显著相关。

本研究区域为二类水体，海水透明度应考虑叶绿素、悬浮泥沙及黄色物质的影响。本次调查结果表明，海水透明度与叶绿素a及悬浮物呈现一定程度的负相关(表2)，这与已有研究结果基本一致。因此，悬浮泥沙及叶绿素a是影响海水透明度的直接因素，其他环境因子是通过影响悬浮泥沙及叶绿素a的分布及含量影响海水透明度，为间接影响因素。

2.4.1 海水透明度与叶绿素a之间的关系

叶绿素a含量是反映海区现有浮游植物生物量高低的重要指标[8]。水体中聚集大量的浮游植物，水体透明度下降，反之则水体透明度上升。同时，叶绿素a含量又受到其他环境因子的影响。研究表明，环境因子(如温度、盐度、pH值、溶解氧、营养盐)与摄食压力的变化等均是影响胶州湾叶绿素a的含量和分布的主要因素[9-11]。这些环境因素影响叶绿素a含量，同时间接影响水体透明度的变化。本研究中叶绿素a、盐度、pH值、溶解氧及部分营养盐均与透明度呈现显著相关，其中叶绿素a与透明度呈极显著负相关，对其作相关性的曲线拟合，得出：

(3)

式中：y为透明度(m)，X14为叶绿素a质量浓度(μg/L)。

2.4.2 海水透明度与悬浮物质量浓度之间的关系

悬浮物是由无机质和有机质的浮游物、泥土、微生物等微粒悬浮物质所组成的。当光线通过水样后，由于水中颗粒的遮拦或散射而使光强发生变化，因此悬浮物的含量，决定着海水的水色和透明度，还直接影响着海水的声学性质和其他的光学性质。水体中悬浮物的增加会增加对光辐射的衰减,从而降低水体的透明度。同时悬浮物又受到径流输入、气象状况、水动力条件、底质条件等的影响[12]。气象条件主要为风的影响，风浪作用强烈，底泥易于悬浮起来。随着风力的增加，波浪加大，对沉积物的扰动增强，使底泥再悬浮，导致水体中悬浮质增加；同时也会引起水面反射率的增大而使透入的光强减弱，透明度也随之下降。与风的影响类似，波浪是影响底泥再悬浮的主要因素，流速对悬浮物的迁移扩散起着十分重要的作用；同时沿岸径流的泥沙输入也是影响水体悬浮物质量浓度的重要因素。这些环境要素直接或间接地影响海水悬浮物的质量浓度，进而影响海水透明度的变化。本研究中未测量波浪及海流，但风速与透明度之间相关性不显著，说明透明度不依赖于单个因子的变化，而是水体多因子共同作用的结果。悬浮物与透明度呈现极显著负相关，对其作相关性的曲线拟合，得出：

y=2.704×0.991X6(R2=0.077，N=116，Sig<0.001)

(4)

式中：y为透明度(m)，X6为悬浮物质量浓度(mg/L)。

2.4.3 海水透明度与水深之间的关系

本研究发现，海水水深是影响海水透明度的重要因素。通过透明度的空间分布(图2)可以看出，海水透明度存在近岸低，远岸高的分布情况，通过相关性分析得出海水水深与透明度存在极显著的正相关关系。分析其原因为，沿岸径流为海水带来大量的悬沙及营养物质，这些物质在海水中的扩散过程形成了近岸含量高，远岸含量低的特点。其中悬沙质量浓度的提高可降低海水透明度；营养物质可促进浮游植物生长，从而提高叶绿素a的含量，叶绿素a含量的提高导致水体透明度下降。同时，水深较浅的区域，海底底泥易于在浪、流的影响下再悬浮，使悬浮物质量浓度提高。因此，水深较浅的区域悬浮物及叶绿素a含量较高，透明度较低。水深与透明度呈现极显著正相关，对其作相关性的曲线拟合，得出：

y=EXP(1.131-2.57/X1)(R2=0.471，N=119，Sig<0.001)

(5)

式中：y为透明度(m)，X1为水深(m)。

3 结语

研究结果表明：胶州湾透明度呈现从湾边缘向湾口逐渐升高的空间变化特征，体现了河流输入、贝类养殖等的影响。时间变化上，调查期间4个月份海水透明度呈下降趋势。利用现场监测数据进行逐步回归统计分析，建立以透明度为因变量的多元线性回归模型，发现透明度变化是多因子共同作用的结果，与水深、水温、盐度、溶解氧成正相关，与硝酸盐、亚硝酸盐、叶绿素a呈负相关。另外，通过单因子统计分析进一步发现了其与悬浮物呈负相关，并佐证了多元线性回归模型的结果。悬浮物及叶绿素a是影响海水透明度的直接影响因素，其他环境因子为间接影响因素。

海水透明度受到多种环境因子的影响，其机理比较复杂，但仍有一定的规律可循，本研究揭示了海水透明度与多种环境因子之间的相关关系，但未获取黄色物质的调查数据，尚有一定缺失，希望在后续研究中完善。

[1] YANG Sheng-guang，ZHANG Kun-cheng，LÜ Pei-ding. The relationship between the relative transparency of sea water and chlorophylla[J]. Advances in Marine Science,1987,5(1)：68-70.

杨生光,张坤诚,吕培顶.海水相对透明度与叶绿素a的关系[J].海洋科学进展,1987,5(1)：68-70.

[2] PING Zhong-liang. Calculating the suspended matter content in the Yellow Sea with the seawater transparency data and NOAA satellite data[J] .Oceanologia et Limnologia Sinica，1993,24(1):24-29.

平仲良.用实测海水透明度数据和NOAA卫星数据计算黄海悬浮体含量[J].海洋与湖沼，1993,24(1):24-29.

[3] ZHANG Ji-hong, FANG Jian-guang, SUN Song, et al. Clearance rate, ingestion rate and absorption efficiency of cultivated clamRuditapesphilippinarumin Jiaozhou Bay, China[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica，2005,36(6):548-555.

张继红，方建光，孙松，等．胶州湾养殖菲律宾蛤仔的清滤率、摄食率、吸收效率的研究[J]．海洋与湖沼，2005,36(6):548-555.

[4] SUN Pi-xi ，WANG Zong-ling，ZHAN Run, et al. Study on dissolved inorganic nitrogen distributions and eutrophication in the Jiaozhou Bay[J]．Advances in Marine Science,2005，23(4)：466-471.

孙丕喜，王宗灵，战闰，等．胶州湾海水中无机氮的分布与富营养化研究[J]．海洋科学进展，2005，23(4)：466-471.

[5] MOREL A, PRIEUR L. Analysis of variation in ocean color[J]. Limnology and Oceanography,1977,22:709-722.

[6] GORDON H R, MOREL A Y. Remote assessment of ocean color for interpretation of satellite visible imagery: A review: Lecture Notes on coastal and estuarine studies[M]. New York: Springer,1983:114.

[7] SATHYENDRANATH S, MOREL A. Light emerging from the sea interpretation and uses in remote sensing[M]// CRACKNELL A P. Remote sensing applications in marine science and technology. Dordrecht: D.Reidel Publishing Company,1983:323-357.

[8] WANG Dan, HE En-ye, LIU Gui-mei, et al. Relationship between red tide organisms and environmental factors in the Beidaihe waters of the Qinhuangdao[J].Marine Forecasts，2013,30(5):1-7.

王丹，何恩业，刘桂梅，等.秦皇岛北戴河赤潮生物与环境因子之间的关系[J].海洋预报，2013,30(5):1-7.

[9] WU Yu-lin, SUN Song, ZHANG Yong-shan, et al. Quantitative study on long-term variation of phytoplankton in Jiaozhou Bay[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica，2004,35(6)：518-532.

吴玉霖，孙松，张永山，等．胶州湾浮游植物数量长期动态变化的研究[J]．海洋与湖沼，2004,35(6)：518-532.

[10] HAO Jian-hua, HUO Wen, YU Zhi-ming. Preliminary study on red tide occurrence in relation to nutritional condition in aquaculture seawater of Jiaozhou Bay[J].Marine Sciences，2000,24(4)：37-41.

郝建华，霍文，俞志明．胶州湾增养殖海域营养状况与赤潮形成的初步研究[J]．海洋科学，2000,24(4)：37-41.

[11] DONG Jin-hai, JIAO Nian-zhi. Ecology of Jiaozhou Bay[M].Beijing: Science Press,1995.

董金海，焦念志．胶州湾生态学研究[M]．北京：科学出版社，1995．

[12] PANG Yong，LI Yi-ping，LUO Lian-cong．Simulation of transparency in Taihu Lake under hydrodynamic conditions[J]．Science in China：Series D: Earth Sciences，2005，35(S2)：145-156．

逄勇,李一平,罗潋葱.水动力条件下太湖透明度模拟研究[J].中国科学：D辑：地球科学,2005,35(增刊):145-156.

TemporalandspatialvariationofseawatertransparencyanditsrelationshipwithenvironmentalfactorsinQingdaocoastalarea

GAO Lei1,2, YAO Hai-yan1,2, ZHANG Meng-meng1,2, JU Lian1,2, CAO Jing1,2

(1.NorthChinaSeaEnvironmentalMonitoringCenter,SOA,Qingdao266033,China; 2.ShandongProvincialKeyLaboratoryofMarineEcologyandEnvironment&DisasterPreventionandMitigation,Qingdao266033,China)

The temporal and spatial distribution of seawater transparency was analyzed according to the marine monitoring data of Qingdao coastal area in 2014. Multiple linear regression analysis was utilized to find out seven key environmental factors as the independent variables, and an optimal multiple linear regression statistical model was established. In addition, the single-factor correlation analysis and curve fitting analysis were also utilized to further prove that the seawater transparency was significantly correlated with the content of chlorophylla, suspended matter and water depth, and the curve fitting equation is drawn.

Qingdao coastal water; seawater transparency; environmental factors; statistical analysis

高磊，姚海燕，张蒙蒙，等.青岛近岸海域海水透明度时空变化及与环境因子之间的关系[J].海洋学研究,2017,35(3):79-84,

10.3969/j.issn.1001-909X.2017.03.009.

GAO Lei，YAO Hai-yan，ZHANG Meng-meng, et al. Temporal and spatial variation of seawater transparency and its relationship with environmental factors in Qingdao coastal area[J].Journal of Marine Sciences,2017,35(3):79-84, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2017.03.009.

2016-04-14

2017-03-28

2015年度北海分局海洋科技项目资助(201501)；山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室2015年度开放基金项目资助(2015B03)

高磊(1983-)，男，山东平度市人，工程师，主要从事海洋环境监测与评价研究。E-mail:gaolei@bhfj.gov.cn

P731.14

A

1001-909X(2017)03-0079-06

10.3969/j.issn.1001-909X.2017.03.009